Data Science

10 Tendências de Data Science para os próximos anos

30 de Abril de 2021

por Gabriela

Tempo de leitura: 8 min.

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Confira as principais inovações tecnológicas no mercado de dados e como as organizações reforçam o uso de Data Science em busca de soluções para novos desafios.

Embora muitas empresas, nos últimos anos, já tenham adotado tecnologias baseadas em dados para nortear seus negócios, as novidades em Data Science chegam para revolucionar o mercado, oferecendo ainda mais agilidade e eficiência aos processos.

Afinal, com custos de armazenamento baixos, a construção de Infraestrutura de Data Science para coletar e extrair informações de uma grande quantidade de dados tornou-se uma estratégia lucrativa para as empresas.

O crescimento maciço de dados fez com que houvesse uma transformação na maneira como os dados passaram a ser armazenados e analisados. Assim, ferramentas e abordagens tradicionais já não atendiam mais às demandas de alto volume, alta velocidade e alta variedade de informações.

Ao longo deste post, você vai conferir o que os estudos na área de ciência de dados indicam que são as principais tendências em Data Science e como essas tecnologias prometem mexer com o uso de dados neste início de década.

Veja: 6 motivos para investir em Data Science agora

10 inovações tecnológicas em Data Science 

É seguro afirmar que a pandemia do novo coronavírus gerou um forte impacto na inovação e transformação digital no mundo dos negócios, a nível global.

No entanto, quem atua com ciência de dados precisou correr contra o tempo para atualizar seus processos, a fim de transformar dados em decisões precisas que garantem o sucesso da organização e consequentemente aumentam sua vantagem competitiva.

Confira a seguir, 10 tendências de Data Science que em breve devem estar presentes nas empresas que buscam por inovações para alcançarem melhores resultados.

1. Internet of behavior 

A internet of behavior (IoB) é uma das tendências apontadas em que o uso de dados é usado para alterar comportamentos. Com ela, em um determinado ambiente, é possível detectar por meio de sensores se as pessoas higienizam as mãos ou, com visão computacional, se estão utilizando máscara. 

Além disso, com sua tecnologia avançada, a IoB pode reunir, combinar e processar dados de muitas fontes diferentes, conseguindo coletar informações do cidadão reunidos a partir de dados processados pelo poder público, pelas organizações, pelas redes sociais e até por rastreamento de localização.

2. Hiperconectividade do 5G

A chegada efetiva do 5G na indústria irá proporcionar um grande avanço tecnológico no país, impactando, diretamente, na geração de novos modelos de negócios e relação de consumo, com produtos e serviços mais conectados e personalizados.

A velocidade da internet 5G vai tornar viável o tratamento de uma enorme quantidade de dados em tempo muito ágil, possibilitando a expansão de sistemas autônomos e o uso de máquinas inteligentes, a partir da inteligência artificial, devido à evolução dos negócios e a conectividade entre os equipamentos.

3. Automates Machine Learning

É uma área que visa desenvolver métodos que ajudam a construir modelos de Machine Learning sem ou com pouquíssima intervenção humana.

Apontada como mais uma tendência, esta tecnologia ganha corpo e a promessa de que seja largamente difundida nos próximos anos, automatizando os processos da área de TI  e possibilitando aos profissionais focarem em outras atividades, além da construção de modelos.

4. Data Fabric

Tecnologia que promete revolucionar o mercado por utilizar análises contínuas sobre ativos de metadados existentes, detectáveis e inferidos para apoiar o design, a implantação e a utilização de objetos de dados integrados e reutilizáveis, independentemente da plataforma de implantação ou abordagem arquitetônica. 

Organizações utilizam data fabric para conectar, otimizar e automatizar processos de gerenciamento de dados de maneira dinâmica, a fim de reduzir o tempo de entrega de dados em 30%. 

5. Nuvem distribuída

Nuvem distribuída é o que os analistas preveem que será o futuro das soluções cloud, onde os serviços de nuvem são distribuídos para diferentes locais físicos, mas a operação, governança e evolução permanecem sob responsabilidade do provedor de nuvem pública.

Permitir que as organizações tenham esses serviços fisicamente mais próximos ajuda em cenários de baixa latência, reduz os custos de dados e ajuda a acomodar as leis que determinam que os dados devem permanecer em uma área geográfica específica. 

6. Natural Language Processing

O uso de soluções que utilizam tecnologias de Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma forte tendência de data science para os próximos anos. Isso porque existe um número crescente de arquiteturas de rede de processamentos naturais surgindo no mercado e esses modelos vem aumentando em tamanho e complexidade.

Sendo assim, é natural que cada vez mais aplicações usem o NLP. Inclusive no Brasil, onde muitos modelos estão sendo colocados em produção para serem aplicados em produtos de diferentes mercados. 

7. Augmented Analytics

A Augmented Analytics, na tradução literal analítica aumentada, é uma das principais tendências de Data Science nos próximos anos.

A expectativa é que 80% do tempo gasto hoje com análise de dados seja minimizado, fazendo com que cientistas de dados foquem mais em estratégias e menos em questões operacionais para que, no fim, toda a cadeia de produtividade apresente melhores resultados.

8. Hyper-Automation

O conceito de hiper automação também é apontado em estudos e pesquisas na área de tecnologia da informação como uma das principais tendências para os próximos anos.

A automação de processos, alcançada a partir de uma combinação entre inteligência artificial e machine learning, impulsiona processos de descobrimento, análise, monitoramento e medição de um conjunto de dados.

9. Blockchain

As tecnologias de blockchain garantem cada vez mais segurança e transparência nas operações, tornando-se cada vez mais relevantes nas empresas.

Inicialmente desenvolvida para ser usada em transações com bitcoins, esta tecnologia passou a chamar a atenção de outros mercados, pela confiança nas operações. Hoje, com  um servidor de blockchain é possível criar um banco de dados altamente seguro, imutável e resistente a ataques externos.

10. Continuous Intelligence

A inteligência contínua é a possibilidade de analisar e integrar informações obtidas a partir de dados, estruturados ou não, em tempo real, de maneira automatizada. Isso torna-se possível a partir da utilização massiva de serviços de armazenamento em nuvem e de aparelhos integrados à Internet das Coisas.

A expectativa é que a partir de 2022 metade das empresas globais que surgirem já tenham implantado ferramentas de Continuous Intelligence em certo nível.

Confira ainda [Entrevista]: Data science: o que você precisa saber para trabalhar com dados

Porque investir nas soluções de Data Science

De acordo com previsões tecnológicas, cada vez mais a utilização adequada de dados será a chave para as organizações atingirem suas metas.

Afinal, o reconhecimento de padrões por meio de Data Science pode gerar resultados surpreendentes, facilitar operações do dia a dia e impactar diretamente o desempenho dos negócios.

No entanto, um dos maiores desafios para o avanço de Data Science no Brasil é a escassez de profissionais especialistas nesta área.

Uma das soluções bem sucedidas encontradas por organizações que precisam de serviços sob demanda em Data Science é o outsourcing de TI.

Com a possibilidade de oferecer serviços especializados, a alocação de profissionais de TI permite mais eficiência e qualidade nas operações, com otimização de tempo e recursos.

Leia também: Carreiras em data science: tudo o que você precisa saber para contratar

Como o Data Science oferece mais valor ao seu negócio

Na prática, o Data Science atua para garantir que a equipe de TI maximize as capacidades de análise a fim de extrair o melhor resultado e otimizar os processos de tomada de decisões em toda a organização.

Entre os inúmeros benefícios que esse tipo de tecnologia agrega ao negócio, destacam-se:

  • Mitigar risco e fraude

A ciência de dados é útil principalmente para identificar dados que se destacam de alguma forma. Os profissionais desta área possuem habilidades para encontrar padrões que alertam situações de propensão a fraudes, quando dados incomuns são reconhecidos.

  • Entregar produtos relevantes

O Data Science possibilita que as organizações desenvolvam produtos para atender às necessidades dos clientes e identifiquem quando e onde seus produtos vendem melhor. Isso ajuda a entrega do produto certo no momento que o consumidor precisa ou deseja.

  • Otimizar a eficiência operacional

Com a ciência de dados, empresas podem utilizar-se de técnicas avançadas de análise de dados para melhorar as operações de campo, a produtividade da equipe, a previsão de demanda e a eficiência dos processos.

  • Possibilitar experiências personalizadas

O Data Science dá às empresas a capacidade de compreender seu público em um nível muito alto. Este conhecimento permite criar experiências melhores, garantindo mais engajamento e fidelizando o cliente.

Sua organização está preparada de fato para o data science?

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Que tal responder a você mesmo as seguintes perguntas:

  1. Sua organização já possui experiência com inteligência de dados, mas se encontra estagnada diante das inovações? 
  2. E, você como gestor tem alguma dificuldade em extrair informações, fazer análises de previsões e de mercado e melhorar seu processo de tomada de decisão? 

Se as respostas para alguma destas questões foram sim, provavelmente você precisa de um parceiro para sua jornada de Data Science.

Neste caso, conte com as soluções avançadas da Supero Tecnologia e faça com que seus dados estejam trabalhando para o propósito do seu negócio.

Entre em contato com um dos consultores especializados em Data Science e conheça os serviços personalizados e as vantagens de inovar.

Saiba mais: Data Science e Cloud Computing: por que sua empresa precisa de ambos











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